ISSN 1907-9990 | E-ISSN 2548-7175 | Volume 16 Nomor 2 (2022) DOI: 10.19184/jpe.v16i2.33694

## EMAS SEBAGAI SAFE HAVEN DAN INFLATION HEDGING DI TENGAH KETIDAKPASTIAN PEREKONOMIAN GLOBAL SELAMA PANDEMI COVID-19
Inda Fresti Puspitasari 1 , Nur Andriyani 1 , Nur Hidayah 1
1 Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Muhammadiyah Surakarta e-mail: ifp426@ums.ac.id

## Abstrak
Pandemi covid-19 yang mulai muncul sejak awal Tahun 2020 merupakan isu kesehatan global yang dihadapi hampir seluruh negara di dunia. Berbagai permasalahan ekonomi muncul akibat kebijakan-kebijakan baru yang dikeluarkan pemerintah terkait tindak pemutusan rantai penularan virus covid-19. Penelitian ini menganalisis peranan  emas  sebagai safe  haven dan inflation  hedging di  Indonesia  selama  pandemi  covid-19  mewabah. Sehingga data yang digunakan adalah data time series bulanan selama periode Januari 2020-Mei 2022. Metode penelitian  yang  digunakan  adalah  pendekatan  ARDL  untuk  dapat  menghasilkan  estimasi  yang  tepat  dalam periode waktu yang singkat. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa di Indonesia selama pandemi covid-19, emas tidak dapat menjalankan peranannya sebagai inflation hediging ataupun safe haven. Hal ini dibuktikan oleh hasil estimasi jangka pendek yang menunjukkan bahwa IHSG memiliki hubungan yang negatif terhadap pergerakan  harga  emas  namun  tidak  signifikan.  Begitupula  dengan  inflasi  dan  indeks economic  policy uncertainty (EPU) memiliki hubungan yang positif dengan pergerakan harga emas di Indonesia namun tidak signifikan. Kondisi eknomi selama wabah pandemi covid-19 yang tidak menentu dan perubahan kebijakan- kebijakan ekonomi global yang tidak dapat diprediksi selama pandemi menjadi salah satu penyebab kenaikan harga  emas  di  Indonesia,  namun  disisi  lain  daya  beli  masyarakat  seiring  menguatnya  harga  emas  ini  justru menurun. Hal inilah yang membuat emas tidak menjadi pilihan selama pandemi, dan tidak dapat menjalankan perannya dengan baik sebagai aset lindung nilai (safe haven) ataupun inflation hedging.
Kata Kunci: Safe Haven, Inflation Hedging, EPU, ARDL Model, Covid-19

## PENDAHULUAN
Pandemi  covid-19  yang  mewabah  hampir  sejak  awal  tahun  2020  memberikan  dampak  yang sangat  besar  terhadap  kondisi  sosial  ekonomi  di  seluruh  negara  di  dunia,  termasuk  di  Indonesia. Berbagai  kebijakan  yang  dikeluarkan  pemerintah  dalam  rangka  penanganan  covid-19  memunculkan adanya ketidakpastian pada berbagai sektor ekonomi dan berpengaruh pada perilaku para pelaku pasar, termasuk investor. Febriyanti (2020) menunjukkan bahwa harga saham mengalami penurunan setelah terjadi pengumuman adanya wabah covid-19 yang masuk ke Indonesia. Hal ini merupakan salah satu bentuk  respon  pasar  akibat  adanya  ketidakpastian  yang  tinggi  seiring  dengan  meningkatnya  kasus covid-19  yang  mewabah  di  seluruh  negara,  termasuk  di  Indonesia.  Kondisi  pasar  yang  tidak  stabil mendorong investor untuk mengalihkan investasi mereka dari investasi finansial ke investasi lain yang lebih aman, seperti emas. Emas merupakan salah satu aset riil yang memiliki nilai stabil, sehingga dapat berfungsi sebagai alat tukat, alat pembayaran, alat investasi bebas risiko (safe haven), dan sebagai alat lindung (hedging) . Bahkan bagi bank sentral dan pemerintah, emas digunakan untuk mempertahankan nilai mata uang guna menjaga stabilitas perekonomian.  Harga emas pada  umumnya bersifat counter cyclical dengan kondisi perekonomian. Oleh karena itu, harga emas menunjukkan ekspektasi terhadap tingkat inflasi yang mencerminkan kesehatan kondisi perekonomian. Batten, et al. (2014); Narayan, et al. (2015); Zhu, et al. (2017); Lucey, et al. (2017); dan Purnawan & Puspitasari (2021) menunjukkan bahwa harga emas memiliki korelasi yang positif dengan tingkat inflasi. Ketika perekonomian tidak stabil  dan  tingkat  inflasi  tinggi,  harga  emas  pun  turut  meningkat  seiring  dengan  meningkatnya permintaan  pasar  terhadap  emas.  Dalam  hal  ini  emas  menunjukkan  peranannya  sebagai inflation hedging . Long (2013) telah terlebih dahulu melakukan penelitian serupa  dengan menggunakan studi
ISSN 1907-9990 | E-ISSN 2548-7175 | Volume 16 Nomor 2 (2022) DOI: 10.19184/jpe.v16i2.33694
kasus di Vietnam, dan membuktikan bahwa emas dapat digunakan sebagai alat hedging yang kuat pada negara berkembang seperti Vietnam.
Beberapa  peneliti  sebelumnya  seperti  Gaur  &  Basal  (2010);  Purnawan  &  Puspitasari  (2021), membuktikan bahwa harga emas memiliki korelasi negatif dengan indeks harga saham dalam jangka pendek. Artinya, ketika kondisi pasar saham tidak stabil investor mengalihkan investasi mereka ke aset yang lebih aman seperti emas, sehingga harga emas pun naik. Dalam hal ini emas berperan sebagai safe haven atau alternatif investasi yang aman saat financialn market tidak stabil . Karena itu, harga saham biasanya bergerak sesuai dengan kondisi perekonomian, pada saat perekonomian bullish harga saham akan turut naik, sebaliknya saat kondisi perekonomian bearish seperti ketika terjadi pandemi covid-19, maka harga saham pun ikut turun.
Namun,  Zhu, et  al .  (2018)  mengemukakan  bahwa  peranan  emas  sebagai safe  haven maupun sebagai inflation  hedging sudah  mulai  berkurang  pada  beberapa  negara,  seperti  di  Inggris  dan  di Amerika, fungsi emas sebagai alat lindung (hedging) telah hilang sejak Mei 1997 (Inggris) dan sejak tahun 2003 (Amerika). Mereka menunjukkan bahwa emas berfungsi sebagai inflation hedge hanya pada saat kondisi inflasi dan ekspektasi terhadap inflasi juga tinggi. Dengan kata lain, saat perekonomian berada  dalam  tingkat  ketidakpastian  yang  tinggi.  Sebaliknya,  ketika  kondisi  perekonomian  telah membaik, dan tingkat uncertainty rendah, investor akan kembali mengalokasikan investasi mereka pada instrumen investasi yang lain seperti saham, obligasi, ataupun perumahan (real estate) . Hal ini sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  sebelumnya  seperti  Balcilar, et  al. (2016); Beckman, et al. (2017); Bilgin, et al. (2018); dan Bouiyour, et al. (2018) yang membuktikan bahwa adanya ketidakpastian kebijakan perekonomian yang diwakili oleh indeks economic policy uncertainty (EPU) memiliki hubungan yang positif dengan pergerakan harga emas. Artinya, meningkatnya harga emas sejalan dengan semakin tingginya tingkat ketidakpastian (uncertainty) .
Penelitian tentang peranan emas sebagai inflation hedging dan safe haven telah banyak dilakukan sebelumnya.  Soemarpradja  (2012);  Fitri  &  Prabowo  (2015);  Hoang, et  al. (2016);  dan  Lucey, et  al. (2017) menganalisis bagaimana inflasi memengaruhi harga emas dan bagaimana emas berperan sebagai hedging untuk  menghindari  kerugian  yang  mungkin  ditimbulkan  akibat  adanya  inflasi.  Namun  di Indonesia  belum  banyak  peneliti  yang  memasukkan  variabel economic  policy  uncertainty dalam menganalisis  pergerakan  harga  emas  dan  peranannya  sebagai safe  haven ataupun inflation  hedging . Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini,  peneliti  menganalisis  peranan  emas  sebagai safe  haven dan inflation hedging di Indonesia selama pandemi covid-19 dengan memasukkan variabel ketidakpastian kebijakan ekonomi (economic policy uncertainty) .
Penelitian ini berkontribusi dalam pengembangan literatur teori investasi dan kajian empiris yang dapat  dijadikan  sebagai  pertimbangan  dalam  perumusan  kebijakan  di  bidang  ekonomi  makro  dan pengambilan  keputusan  dalam  investasi  bagi  investor  untuk  melindungi  asetnya.  Struktur  penulisan penelitian ini selanjutnya disusun dengan uraian sebagai berikut: Bagian 1, berisi pendahuluan yang menjelaskan  latar  belakang  dan  motivasi  penelitian;  Bagian  2,  berisi  metodologi  penelitian  yang meliputi variabel dan sumber data. model penelitian yang digunakan, dan teknik analisis data; Bagian 3, menjelaskan hasil estimasi dan pembahasan analisis data; Bagian 4, merupakan penutup yang berisi kesimpulan dan saran penelitian.

## METODE

## Data dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan analisis kuantitatif data runtut waktu bulanan selama periode Januari 2020 sampai dengan Juli 2022. Penelitian ini ingin menganalisis peranan emas sebagai safe haven dan inflation hedging di tengah ketidakpastian ekonomi global selama pandemi covid-19 dengan studi kasus
di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari basis  data  online  dan  publikasi  online  yang  selanjutnya  akan  dianalisis  menggunakan  metode autoregressive distributed lag (ARDL).
Tabel 1. Deskripsi Variabel Variabel Deskripsi Satuan Sumber GOLDID Harga  emas  di  Indonesia  per gram Rupiah World Gold Council EPU Economic  Policy  Uncertainty AS  yang  diukur  oleh  Baker, Bloom, dan Davis (1985) Indeks www.policyuncertainty.com INF Tingkat  Inflasi  di  Indonesia (2018=100) Indeks Badan Pusat Statistik (BPS) IHSG Indeks saham gabungan Indonesia Indeks https://www.idx.co.id/

## Teknik Analisis Data
Dalam  model  ARDL-ECM  ada  dua  tahapan  pengujian  utama  yang  harus  dilakukan,  yaitu  uji stasioneritas  dan  uji  diagnostik  terhadap  model  ARDL.  Pada  uji  diagnostik  meliputi  bound-test,  uji autokorelasi,  uji  heteroskedastisitas,  uji  linearitas,  uji  stasioneritas  variabel  residual  model,  dan  uji stabilitas model.

## Uji Stasioneritas
Salah satu persyaratan sebelum melakukan estimasi pada data runtun waktu (time series) adalah dengan melakukan uji akar unit (unit root test). Uji ini untuk melihat tingkat stasioneritas pada data yang  digunakan  agar  dapat  menghindari  spurious  regression,  yang  artinya  seolah-olah  terdapat hubungan  sangat  signifikan  antara  variabel  dependen  dengan  variabel  independen  padahal kenyataannya  tidak.  Gujarati  dan  Porter  (2009:  754)  menjelaskan  titik  awal  dari  proses  akar  unit (stochastic) melalui model berikut.
Y_t=ρY_(t-1)+u_t -1≤ρ≤1
Dimana  u_t  adalah  variabel  gangguan  white  noise.  Variabel  gangguan  white  noise  adalah  variabel gangguan  yang  bersifat  random  dengan  rata-rata  nol  dan  varian  yang  konstan  dan  tidak  saling berhubungan. Salah satu cara untuk melakukan uji stasioneritas adalah dengan melakukan uji akar unit Augmented Dickey-Fuller (ADF) dan uji stasioner Phillips-Perron (PP). Uji ADF menghindari adanya serial  correlation  dengan  cara  menambah  lag,  sedangkan  uji  PP  menggunakan  metode  statistik nonparametrik untuk menghindari serial correlation pada variabel gangguan tanpa menambahkan lag (Gujarati dan Porter, 2009: 757-758).

## Bound Test
Bound  test  dilakukan  untuk  menguji  hubungan  jangka  panjang  dengan  derajat  integrasi  yang berbeda pada model ARDL (Pesaran et al., 2001). Jika hasil dari Bound test menunjukkan nilai F hitung statistic  bound  testing  lebih  besar  dari  nilai  kritis  level lower dan upper pada  tingkat  signifikansi  1 persen, 5 persen, atau 10 persen, maka dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan jangka panjang antara variabel dependen dengan variabel penjelas. Sebaliknya, jika nilai F hitung kurang dari lower bound  test  maka  tidak  terdapat  hubungan  jangka  panjang.  H0  pada  uji  ini  adalah  tidak  terdapat hubungan jangka panjang.
ISSN 1907-9990 | E-ISSN 2548-7175 | Volume 16 Nomor 2 (2022) DOI: 10.19184/jpe.v16i2.33694

## Uji Stabilitas Model
Pendekatan yang digunakan untuk pengujian stabilitas model dalam penelitian ini adalah dengan uji CUSUM yang diperkenalkan oleh Brown et al. (1975). Uji CUSUM digunakan untuk mendeteksi adanya ketidakstabilan parameter model sepanjang periode yang diobservasi. Uji ini didasarkan pada nilai  kumulatif  dari  jumlah  recursive  residual.  Estimasi  yang  dihasilkan  adalah  valid  jika  nilai cumulative recursive residual berada dalam band garis kritis 5 persen. Uji CUSUM bertujuan untuk mendeteksi perubahan sistematis dalam koefisien regresi, maka jika terdapat perubahan dalam koefisien regresi  (H 0 ditolak),  uji  stabilitas  akan  dilanjutkan  dengan  uji  CUSUM  Square  yang  bertujuan menginterpretasikan data dalam mengambil kebijakan saat koefisien regresi tidak sistematis.

## Model Estimasi
Dalam  penelitian  ini,  uji  kointegrasi  yang  digunakan  adalah  Bound  Testing  dengan  estimasi jangka panjang menggunakan F-Test untuk mengatasi adanya perbedaan level integrasi antar variabel (Pesaran et al, 2001). Hipotesis yang digunakan untuk Bound test adalah sebagai berikut.
H 0 = β 5 = β 6 = β 7 = β 8 = 0 (Tidak terdapat kointegrasi) H 1 = β 5 ≠ β 6 ≠ β 7 ≠ β 8 ≠ 0 (Terdapat kointegrasi)
Apabila gagal menolak hipotesis nol yang menandakan bahwa tidak terdapat kointegrasi antar variabel maka  model  penelitian  yang  digunakan  adalah  model  ARDL  untuk  mengetahui  hubungan  jangka pendek antar variabel, sebagaimana ditunjukkan oleh persamaan (1) berikut ini.
∆𝑙𝑛𝐺𝑂𝐿𝐷 𝑡 = 𝛽 0 + ∑ 𝛽 1 ∆𝑙𝑛𝐺𝑂𝐿𝐷 𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 ∑ 𝛽 2 ∆𝐸𝑃𝑈 𝑡−𝑖 + 𝑞 𝑖=1 ∑ 𝛽 3 ∆𝐼𝑁𝐹 𝑡−𝑖 𝑞 𝑖=1 + ∑ 𝛽 4 ∆𝐼𝐻𝑆𝐺 𝑡−𝑖 𝑞 𝑖=1 + 𝜇 𝑡 (1)
Sedangkan,  apabila  hasil  bound  test  menunjukkan  bahwa  terdapat  kointegrasi  antar  variabel,  maka pendekatan  ARDL  dapat  diterapkan  dengan  memasukkan  persamaan  (1)  ke  dalam  format error correction  model (ECM)  untuk  dapat mengetahui  hubungan jangka  pendek  dan  jangka panjang  dari model yang digunakan, sehingga terbentuklah persamaan (2) sebagai berikut.
∆𝑙𝑛𝐺𝑂𝐿𝐷 𝑡 = 𝛽 0 + ∑ 𝛽 1 ∆𝑙𝑛𝐺𝑂𝐿𝐷 𝑡−𝑖 + 𝑝 𝑖=1 ∑ 𝛽 2 ∆𝐸𝑃𝑈 𝑡−𝑖 + 𝑞 𝑖=1 ∑ 𝛽 3 ∆𝐼𝑁𝐹 𝑡−𝑖 𝑞 𝑖=1 + ∑ 𝛽 4 ∆𝐼𝐻𝑆𝐺 𝑡−𝑖 𝑞 𝑖=1 + 𝛽 5 𝑙𝑛𝐺𝑜𝑙𝑑 𝑡−1 + 𝛽 6 𝑙𝑛𝐸𝑃𝑈 𝑡−1 +   𝛽 7 𝑙𝑛𝐼𝑁𝐹 𝑡−1 + 𝛽 8 𝑙𝑛𝐼𝐻𝑆𝐺 𝑡−1 + 𝜇 𝑡 (2)
Dari persamaan di atas, GOLD adalah harga emas per gram dalam satuan rupiah; EPU adalah indeks economic policy uncertainty ; INF adalah tingkat inflasi; IHSG adalah indeks harga saham gabungan; µt adalah error term; β 1 , β 2 , β 3 , β 4 , dan adalah multiplier jangka pendek, sedangkan β 5 , β 6 , β 7 , dan β 8 sebagai koefisien jangka panjang dari model ARDL-ECM.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Stasioneritas
Tahap pertama yang dilakukan sebelum memulai estimasi data adalah memastikan bahwa model dapat  di  estimasi  dengan  menggunakan  model  ARDL.  Untuk  dapat  menggunakan  metode  ARDL, variabel-variabel yang digunakan dapat stasioner pada tingkat level I(0), tingkat first difference I(1), atau kombinasi antara kedua tingkat tersebut. Ada dua cara untuk melakukan uji stasioneritas, yaitu uji akar unit (unit root test) dan correlogram . Dalam penelitian ini uji stasioneritas yang digunakan adalah uji akar unit Augmented Dickey-Fuller (ADF) dan uji Phillips Perron (PP) yang ditunjukkan oleh Tabel 2 berikut.
ISSN 1907-9990 | E-ISSN 2548-7175 | Volume 16 Nomor 2 (2022) DOI: 10.19184/jpe.v16i2.33694

## Tabel 2. Hasil Uji Stasioneritas
(Sumber: Data diolah, 2022)
Berdasarkan  Tabel  2  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  nilai  ADF  dan  PP  menunjukkan  hasil  yang hampir sama, dan menghasilkan keputusan pada tingkat level I (0) untuk variabel EPU adalah stasioner. Sedangkan variabel lainnya tidak stasioner pada tingkat level. Oleh karena itu, selanjutnya dilakukan uji  akar  unit  pada  tingkat first  difference I  (1)  yang  kemudian  menunjukkan  bahwa  masing-masing variabel stasioner di I(1) pada tingkat signifikansi 1 persen. Pada tahap ini sebagian variabel yang akan digunakan dalam model telah ditransformasikan ke dalam logaritma natural (Ln).

## Uji Kointegritas ARDL
Estimasi  menggunakan  pendekatan  ARDL-ECM  digunakan  untuk  menganalisis  hubungan jangka  pendek  dan  jangka  Panjang  antar  variabel.  Sehingga,  untuk  dapat  melihat  apakah  terdapat kointegrasi  jangka  Panjang  antar  variabel,  maka  selanjutnya  dilakukan  uji  kointegrasi  dengan menggunakan Bound Test .
Tabel 3. Hasil Uji Kointegrasi Model Estimasi Hasil Kointegrasi Lag optimal (3, 0, 0, 2) Uji-F untuk kointegrasi 2.111065 Critical value 1% Lower bounds 3.65 Upper bounds 4.66 (Sumber: Data diolah, 2020)
Tabel 3. di atas menunjukkan hasil uji kointegrasi ARDL dengan menggunakan bounds test . Nilai uji-F  sebesar 2.111065 yaitu  lebih  kecil  dari  nilai lower  bounds dan  nilai upper  bound yang  berarti bahwa dalam model estimasi yang digunakan, tidak ditemukan adanya korelasi jangka panjang antar variabel dalam model pada tingkat signifikansi 1 persen. Hasil ini menunjukkan bahwa hipotesis nol diterima dan tidak terdapat kointegrasi jangka panjang antara economic policy uncertainty, inflasi, dan indeks harga saham gabungan dengan pergerakan harga emas di Indonesia selama periode observasi yaitu Januari 2020 sampai dengan Mei 2022.

## Hasil Estimasi ARDL
Hasil  estimasi  dari  model  ARDL  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  4  yang menunjukkan  hubungan  jangka  pendek  antara  vatiabel  dependen  (GOLD)  dengan  variabel-variabel independent  seperti  harga  emas  pada  periode  sebelumnya  (GOLD t-1 ), economic  policy  uncertainty (EPU), tingkat inflasi (INF), dan indeks harga saham (IHSG).
Tabel 4. Hasil Estimasi ARDL
Variabel ADF PP Keputusan Level 1 st Difference Level 1 st Difference GOLD 0.0011* 0.0001* 0.0086* 0.0212* I(0) EPU 0.2588 0.0000* 0.2847 0.0000* I(1) INF 0.3402 0.0003* 0.3905 0.0001* I(1) IHSG 0.7858 0.0117* 0.7020 0.0179* I(1)
(Sumber: Data diolah, 2020)
Hasil estimasi pada Tabel 4 di atas menunjukkan bahwa berdasarkan hasil uji autokorelasi, uji heteroskedastisitas,  uji  normalitas,  dan  uji  linearitas,  estimasi  dalam  penelitian  ini  telah  lolos  uji diagnostik dan memenuhi persyaratan analisis. Nilai F-statistik yang lebih rendah dari Pesharan critical value – dalam bound test – mengindikasikan tidak ada kointegrasi jangka panjang antar variabel selama periode  Januari  2020  sampai  dengan  Mei  2022.  Sehingga,  digunakan  model  estimasi  ARDL  dalam melakukan analisis jangka pendek antar variabel.
Nilai  koefisien  GOLD t-1 pada  Tabel  4  sebesar  1.021436  menunjukkan  bahwa  ketika  terdapat kenaikan harga emas di Indonesia pada satu periode sebelumnya atau satu bulan sebelumnya (dalam penelitian ini periode yang digunakan bulanan) sebesar 1%, maka harga emas akan merespon positif dengan kenaikan hingga 100%, atau dapat disimpulkan bahwa dalam jangka pendek harga emas pada masa lampau memiliki hubungan yang positif dan signifikan terhadap harga emas saat ini. Sedangkan, nilai  koefisien  GOLD t-2 sebesar  -0.758580  yang  artinya  bahwa  ketika  harga  emas  pada  dua  periode sebelumnya  mengalami  kenaikan  sebesar  1%  akan  direspon  dengan  penurunan  harga  emas  saat  ini sebesar 75%. Dari hasil estimasi tersebut dapat disimpulkan bahwa selama periode penelitian dilakukan, harga emas dalam jangka pendek akan cenderung terus meningkat dan akan kembali bergerak turun setelah dua periode, namun besarnya penurunan harga emas tidak sebesar kenaikannya.
Dari  tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  dalam  jangka  pendek,  nilai  koefisien  EPU t adalah  sebesar 0.038886.  Nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa  untuk  setiap  ada  kenaikan  EPU  sebesar  1%  akan mengakibatkan  kenaikan  pada  harga  emas  sebesar  3%.  Sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan oleh Jones dan Sackley (2016) yang menemukan bahwa uncertainty mendorong peningkatan harga emas. Hasil estimasi pada penelitian ini juga menunjukkan adanya hubungan yang positif namun tidak  signifikan  antara  ketidakpastian  kebijakan  ekonomi  global  dengan  pergerakan  harga  emas  di Indonesia.  Artinya,  pada  saat  ketidakpastian  ekonomi  global  tinggi  selama  pandemi  covid-19,  emas
1 Model (3,0,0,2) artinya variabel Y (GOLD) memiliki tiga lag (Y 1 , Y t-1 ,dan Y t-2 ) , variabel X 1 (EPU) tidak ada lag, variabel X 2 (INF) tidak ada lag, variabel X 3 (IHSG) memiliki 2 lag .
Model yang terpilih: ARDL (3,0,0,2) 1 Variabel dependen: LGOLDID Koefisien Jangka Pendek Variabel Koefisien Std. Eror t-statistik Prob. ∆GOLD t-1 1.021436 0.197496 5.171933 0.0001 ∆GOLD t-2 -0.758580 0.232010 -3.269605 0.0045 ∆EPU t 0.038886 0.035609 1.092008 0.2901 ∆INF t -0.001351 0.014139 -0.095532 0.9250 ∆IHSG t -0.151824 0.138142 -1.099037 0.2871 ∆IHSG t-1 0.399717 0.183169 2.182227 0.0434 C 5.916383 2.476614 2.388899 0.0288 Uji Diagnostik R 2 0.691529 Adjusted R 2 0.546366 Durbin-Watson 1.672021 F-statistik 4.763808 (0.003320) Serial Corelation LM 0.838951 (0.2704) Breusch-Pagan-Godfrey 0,967466 (0.9179) Normality Jarque-Berra 0.787221 (0.674617) Linierity Ramsey RESET 0.526804 (0.4784)
ISSN 1907-9990 | E-ISSN 2548-7175 | Volume 16 Nomor 2 (2022) DOI: 10.19184/jpe.v16i2.33694
tidak  menjalankan  peranannya  sebagai  asset safe  haven .  Hal  ini  dapat  disebabkan  karena  selama pandemi  ada  kebijakan  pemberlakuan  pembatasan  kegiatan  masyarakat  (PPKM)  yang  melarang masyarakat untuk berkerumun, sehingga kegiatan ekonomi masyarakat pun terhambat. Oleh karena itu, tingginya  ketidakpastian  ekonomi  selama  pandemi  justru  membuat  masyarakat  cenderung  memilih untuk memegang aset mereka berupa cash money agar dapat digunakan sewaktu-waktu.
Nilai koefisien INF t pada Tabel 4 sebesar -0.001351 menunjukkan bahwa untuk setiap kenaikan tingkat inflasi sebesar 1% akan menyebabkan adanya penurunan harga emas sebesar 0,1%. Angka ini mengindikasikan  adanya  hubungan  yang  negatif  dan  tidak  signifikan  antara  tingkat  inflasi  dengan pergerakan harga emas  selama pandemi covid-19. Hasil estimasi ini  tentu bertolak belakang dengan hasil  penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  membuktikan  adanya  hubungan  yang  positif  antara pergerakan  harga  emas  dengan  tingkat  inflasi,  dimana  emas  seharusnya  dapat  menjadi  alat  lindung (inflation hedging) pada saat perekonomian lesu dan inflasi tinggi (Batten, et al., 2014; Narayan, et al., 2015; Zhu, et al., 2017; dan Lucey et al., 2017). Penyebab terjadinya hubungan yang tidak biasa antara emas  dan inflasi ini  bisa jadi  disebabkan oleh  variabel-variabel makro  lainnya  yang  tidak  masuk  ke dalam model estimasi, seperti harga minyak dunia, dan nilai tukar dolar AS. Sebab, akibat terjadinya pandemi  covid-19,  harga  minyak  dunia  mengalami  penurunan  seiring  dengan  menurunnya  jumlah permintaan. Hal ini tentunya menurunkan ekspektasi terhadap inflasi tinggi. Hasil estimasi yang tidak signifikan di atas juga menunjukkan bahwa emas tidak dapat menjalankan fungsinya sebagai inflation hedging selama pandemi covid-19 berlangsung.
Koefisien variabel IHSG t sebesar -0.151824 menunjukkan bahwa dalam jangka pendek, untuk setiap kenaikan IHSG sebesar 1% akan direspon dengan adanya penurunan harga emas sebesar 15%. Hasil sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Gaur dan Bansal (2010) yang menunjukkan bahwa harga  saham  memiliki  hubungan  yang  negatif  dengan  pergerakan  harga  emas.  Harga  emas  pada umumnya bersifat counter-cyclical atau terbalik dengan kondisi perekonomian. Hal ini berkebalikan dengan  harga  saham  yang  bergerak  sesuai  dengan  kondisi  perekonomian,  pada  saat  perekonomian bullish (naik) harga saham akan turut naik, dan pada saat perekonomian bearish maka harga saham juga akan ikut turun (Frensidy, 2013: 38). Namun, berdasarkan nilai signifikansinya, hasil estimasi di atas menunjukkan  bahwa  korelasi  harga  emas  dengan  IHSG  tidak  signifikan,  artinya  emas  tidak menjalankan perannya sebagai safe haven terhadap investasi selama pandemic covid-19.

## Uji Stabilitas Model
Uji  stabilitas  model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  uji  CUSUM  dan CUSUM  of square yang dikembangkan oleh Brown dkk (1975) untuk memeriksa stabilitas dari parameter. Gambar 1 dan Gambar 2 berikut menunjukkan plot CUSUM dan CUSUM of squares yang berada dalam band garis  kritis  5%.  Hal  ini  berarti  bahwa  model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  telah  memiliki koefisien regresi  yang  sudah  sistematis atau telah terdapat  kestabilan dalam  parameter  dalam model yang digunakan.
-12 -8 -4 0 4 8 12 I II III IV I II 2021 2022 CUSUM 5% Significance -12 -8 -4 0 4 8 12 I II III IV I II 2021 2022 CUSUM 5% Significance Gambar 1. Hasil Uji Stabilitas CUSUM
Gambar 2. Hasil Uji Stabilitas CUSUM Square
ISSN 1907-9990 | E-ISSN 2548-7175 | Volume 16 Nomor 2 (2022) DOI: 10.19184/jpe.v16i2.33694

## PENUTUP

## Kesimpulan
Penelitian  ini  menganalisis  peranan  emas  sebagai safe  haven dan inflation  hedging di  tengah ketidakpastian ekonomi global selama pandemi covid-19 mulai dari awal Januari 2020 sampai dengan Mei  2022.  Hasil  estimasi menggunakan  pendekatan model  ARDL,  menunjukkan  bahwa  harga  emas memiliki korelasi yang signifikan dengan harga emas pada periode sebelumnya. Namun, tidak memiliki korelasi yang signifikan dengan variabel-variabel lain yang digunakan dalam model, seperti economic policy uncertainty , tingkat inflasi, dan harga saham Hasil estimasi di atas membuktikan bahwa selama pandemi covid-19 emas memang bersifat counter cyclical dan harganya terus menguat seiring tingginya ketidakpastian  dalam  kebijakan  ekonomi  akibat  pandemi.  Namun,  emas  tidak  dapat  menjalankan peranannya  sebagai  aset  lindung  nilai (safe  haven) ataupun inflation  hedging dengan  baik.  Sebab, tekanan yang dialami masyarakat selama pandemi tidak hanya dari sisi ekonomi melainkan juga dari aspek-aspek lain seperti sosial, kesehatan, pendidikan, dan sebagainya. Hal ini tentunya berpengaruh besar pada perilaku masyarakat sebagai pelaku ekonomi dalam pengambilan keputusan penyimpanan asetnya,  apakah  berupa fresh  money¸ aset  riil (emas  atau  properti),  atau  dalam  bentuk  aset  finansial seperti saham dan surat berharga lainnya.

## Saran
Saran bagi  penelitian selanjutnya  agar dapat mengembangkan  penelitian  dengan  memasukkan variabel-variabel lain yang belum masuk dalam estimasi. Penelitian tentang peranan emas sebagai safe haven dan inflation hedging ini perlu dikembangkan lebih lanjut agar dapat digunakan sebagai kajian literatur  untuk  bidang  akademik  dan  sebagai  referensi  dalam  pembuatan  kebijakan  terkait  dengan makroekonomi. Selain itu, penelitian ini juga dapat digunakan sebagai referensi bagi investor sebelum melakukan pengambilan keputusan investasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Baker, S., Bloom, N., & Davis, S. (2015). Measuring Economic Policy Uncertainty. National Bureau of Economic Research Working Paper No. 21633 .
Balcilar, M., Gupta, R., & Pierdzioch, C. (2016). Does uncertainty move the gold price? New evidence from a nonparametric causality-in-quantiles test. Resources Policy 49 , 74-80.
Batten, J., Ciner, C., & Lucey, B. (2014). On the Economic Determinants of the Gold-Inflation Relation. Resources Policy, 41 , 101-108.
Baur, D., & McDermott, D. (2010). Is Gold a Safe Haven? International Evidence. Journal of Banking and Finance, 34 , 1886-1898.
Beckman,  J.,  Berger,  T.,  &  Czudaj,  R.  (2017).  Gold  Price  Dynamics  and  the  Role  of  Uncertainty. Chemnitz Economic Paper No 006 .
Bilgin, M., Gozgor, G., Lau, C., & Sheng, X. (2018). The effects of uncertainty measures on the price of gold. International Review of Financial Analysis Vol. 58 , 1-7.
Bouoiyour, J., Selmi, R., & Wohar, M. (2018). Measuring the response of gold prices to uncertainty: An analysis beyond the mean. Economic Modelling , 1-12.
Febriyanti,  G.  A.  (2020).  Dampak  pandemi  Covid-19  terhadap  harga  saham  dan  aktivitas  volume perdagangan (Studi kasus saham LQ-45 di Bursa Efek Indonesia). Indonesia Accounting Journal , 204-2014.
Fitri, N., & Prabowo, H. (2015). Investasi Emas Sebagai Alat Hedging untuk Mengatasi Inflasi: Studi Kasus  Indonesia  dengan  Melihat  Pengaruh  Expected  dan  Unexpected  Inflasi  terhadap  Return Emas Periode Tahun 2004-2013. Investasi Emas Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia .
Gaur, A., & Bansal, M. (2010). A Comparative Study of Gold Price Movements in Indian and Global
ISSN 1907-9990 | E-ISSN 2548-7175 | Volume 16 Nomor 2 (2022) DOI: 10.19184/jpe.v16i2.33694
Markets. Indian Journal of Finance Vol. 4 No. 2 , 32-37. Gujarati, D., & Porter, D. (2009). Basic Econometrics 5th Ed. New York: McGraw Hill Inc.
Hoang, T., Laihani, A., & Heller, D. (2016). Is Gold a Hedge Against Inflation? New Evidence from a Nonlinier ARDL Approach. Economic Modelling 54 , 54-66.
Jones, A., & Sackley, W. (2016). An Uncertain Suggestion For Gold Pricing Models: The Effect of Economic Policy Uncertainty on Gold Prices. Journal Economic FInance 40 , 367-379.
Lucey,  B.,  Sharma,  S.,  &  Vigne,  S.  (2017).  Gold  and  Inflation(s)-  A  Time-varying  Relationship. Economic Modelling, 67 , 88-101.
Narayan, P., Ahmed, H., & Narayan, S. (2015). Do Momentum-based Trading Strategies Work in the Commodity Futures Markets? Journal of Futures Markets, 35 , 868-891.
Pesaran,  M.,  Shin,  Y.,  &  Smith,  R.  (2001).  Bounds  Testing  Approaches  to  The  Analysis  of  Level Relationships. Journal of Applied Econometrics. 16 , 289-326.
Purnawan, ME & Puspitasari, IF. (2021). Gold, Uncertainty, Macroeconomy, Inflation Hedging, and Safe Haven in Indonesia. Economics Development Analysis Journal 10(2). 153-161.
Soemarpradja, T. (2012). Emas Sebagai Lindung-Nilai Inflasi. Binus Business Review, Vol.3 , 898-907. Zhu, Y., Fan, J., & Tucker, J. (2017). The impact of monetary policy on gold price dynamics. Research in International Business and Finance .